S'abonner

Role of pattern recognition receptors in the development of MASLD and potential therapeutic applications - 29/05/24

Doi : 10.1016/j.biopha.2024.116724 
Lili Yu a, b, c, d, 1, Feifei Gao a, c, d, 1, Yaoxin Li a, c, d, Dan Su a, c, d, Liping Han b, Yueming Li a, c, d, Xuehan Zhang a, c, d, Zhiwei Feng a, c, d,
a School of Basic Medical Sciences, Xinxiang Medical University, Xinxiang, Henan, China 
b The Third Affiliated Hospital of Xinxiang Medical University, Xinxiang Medical University, Xinxiang, Henan, China 
c Institute of Precision Medicine, Xinxiang Medical University, Xinxiang, Henan, China 
d Xinxiang Engineering Technology Research Center of immune checkpoint drug for Liver-Intestinal Tumors, Xinxiang Medical University, Xinxiang, Henan 453000, P.R.China 

Correspondence to: School of Basic Medical Sciences, Xinxiang Medical University, #601 Jinsui Road, Xinxiang, Henan 453003, China.School of Basic Medical Sciences, Xinxiang Medical University#601 Jinsui RoadXinxiangHenan453003China

Abstract

Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) has become one of the most prevalent liver diseases worldwide, and its occurrence is strongly associated with obesity, insulin resistance (IR), genetics, and metabolic stress. Ranging from simple fatty liver to metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH), even to severe complications such as liver fibrosis and advanced cirrhosis or hepatocellular carcinoma, the underlying mechanisms of MASLD progression are complex and involve multiple cellular mediators and related signaling pathways. Pattern recognition receptors (PRRs) from the innate immune system, including Toll-like receptors (TLRs), C-type lectin receptors (CLRs), NOD-like receptors (NLRs), RIG-like receptors (RLRs), and DNA receptors, have been demonstrated to potentially contribute to the pathogenesis for MASLD. Their signaling pathways can induce inflammation, mediate oxidative stress, and affect the gut microbiota balance, ultimately resulting in hepatic steatosis, inflammatory injury and fibrosis. Here we review the available literature regarding the involvement of PRR-associated signals in the pathogenic and clinical features of MASLD, in vitro and in animal models of MASLD. We also discuss the emerging targets from PRRs for drug developments that involved agent therapies intended to arrest or reverse disease progression, thus enabling the refinement of therapeutic targets that can accelerate drug development.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical Abstract




Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

PRR signaling is contributed to the pathogenesis for MAFLD.
TLRs、CLRs、NLRs、RLRs and DNA receptors are family members of PRR that involved in the occurrence of liver-related diseases.
The design of drugs targeting the PRR signaling system has show the potential therapeutic effects in the prevention and treatment of MASLD.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviation : MASLD, MASH, HCC, IR, T2DM, PRRs, TLRs, CLRs, NLRs, RLRs, PAMPs, DAMPs, LPS, PGN, LTA, DsRNA, HMGB1, ER, TIR, IRAK, TRAF, TAK1, TAB1, NF-κB, MAPK, JNK, AMPK, AP-1, TRIF, TRAM, TBK1, IRF3, MD2, MAMP, FFAs, Fetuin-A, ENAMPT, HFD, MCD, CDAA, ROS, PAI-1, MPs, GP, MtDNA, Poly I:C, LSECs, MDA, HemITAM, ITAM, Syk, CARD9, Bcl10, LOX-1, IRE1, PUFAs, NACHT, LRR, NLRP, NOD, LRR, CARD, MWS, NIK, RIG-I, MDA5, MAVS, CTD, VDAC2, STING, CGAS, CGAMP, EPS, PBMCs, TNF-α, IL-6, IFN, CCL2, FGF21, TGF-β1, TGF-α, FasL

Keywords : Pattern recognition receptor, Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MAFLD), Toll-like receptors (TLRs), C-type lectin receptors (CLRs), NOD-like receptors (NLRs), RIG-like receptors (RLRs), DNA sensors


Plan


© 2024  The Authors. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 175

Article 116724- juin 2024 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Beyond monotherapy: An era ushering in combinations of PARP inhibitors with immune checkpoint inhibitors for solid tumors
  • Lin Zhou, Yicong Wan, Lin Zhang, Huangyang Meng, Lin Yuan, Shulin Zhou, Wenjun Cheng, Yi Jiang
| Article suivant Article suivant
  • E3 ligases and DUBs target ferroptosis: A potential therapeutic strategy for neurodegenerative diseases
  • Linxia Lu, Cili Jifu, Jun Xia, Jingtao Wang

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2025 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.